首页AI领导者讨论AGI：基于现实
在最近旧金山的一次商界领袖晚宴上，我抛出了一个问题，让全场瞬间安静：当今的人工智能（AI）能达到人类般的智能，甚至超越吗？这个话题引发的争论比你想象的要多。
2025年，科技公司首席执行官们对大型语言模型（LLMs）如ChatGPT和Gemini背后的技术充满乐观。他们相信这些模型可能很快达到人类水平甚至超人类智能。例如，Anthropic的Dario Amodei撰文称，到2026年，我们可能看到比诺贝尔奖得主更聪明的AI。OpenAI的Sam Altman也公开表示知道如何构建“超智能”AI，预测它将极大加速科学发现。
但并非所有人都认同这种乐观前景。一些AI领导者对LLMs达到通用人工智能（AGI）甚至超智能持怀疑态度，认为没有重大突破难以实现。这些怀疑者曾经沉默，如今开始发声。
AI社区的怀疑声音
以Hugging Face的联合创始人兼首席科学官Thomas Wolf为例。在最近一篇文章中，他称Amodei的部分愿景“最多只是美好愿望”。凭借在统计与量子物理学领域的博士学位，Wolf认为诺贝尔级突破来自提出新问题，而非仅回答已知问题——AI擅长后者，但在开创性想法上表现不佳。
“我很想看到这个‘爱因斯坦模型’出现，但我们需要深入探讨如何实现，”Wolf在接受TechCrunch采访时表示。他撰文是因为觉得AGI的炒作掩盖了对实现路径的严肃讨论。Wolf设想AI将改变世界，但未必能达到人类水平智能或超智能。
AI社区常因是否相信AGI而分裂，持怀疑态度者有时被贴上“反技术”或单纯悲观的标签。然而，Wolf自认为是“知情的乐观主义者”，推动AI进步同时保持现实态度。
AI争论中的其他声音
据报道，Google DeepMind的首席执行官Demis Hassabis告诉团队，AGI可能还需十年，指出AI仍有许多任务无法胜任。Meta的首席AI科学家Yann LeCun也对LLMs实现AGI表示怀疑，在Nvidia GTC上称其为“无稽之谈”，并主张开发新架构以支撑超智能。
前OpenAI首席研究员、现Lila Sciences高管的Kenneth Stanley致力于构建高级AI。他的初创公司最近融资2亿美元，专注于自动化科学创新。Stanley的工作深入研究AI生成原创创意想法的能力——即开放性领域。
“我有点希望自己写了[Wolf的]文章，因为它真反映了我的感受，”Stanley对TechCrunch说。他同意Wolf的观点，即知识渊博并不自动带来原创想法。
AI中创造力的角色
Stanley认为创造力对AGI至关重要，但承认这是一个难题。虽然像Amodei这样的乐观主义者将AI“推理”模型视为通向AGI的一步，Stanley却认为创造力需要不同类型的智能。“推理几乎与[创造力]对立，”他解释道。“推理模型专注于达成特定目标，这可能限制创造力所需的机会性思维。”
Stanley建议，要构建真正智能的AI，需算法化地复制人类对新想法的品味。虽然AI在数学和编程等答案明确的领域表现出色，但在没有“正确”答案的主观、创意任务上表现不佳。
“人们在科学中回避[主观性]——这个词几乎是有毒的，”Stanley指出。“但没有什么能阻止我们算法化地处理主观性。它只是数据流的一部分。”
他为开放性领域的日益关注感到鼓舞，Lila Sciences、Google DeepMind和AI初创公司Sakana的研究实验室都在攻关这一问题。Stanley看到更多人讨论AI的创造力，但认为还有很多工作要做。
AI的现实主义者
Wolf和LeCun可被视为“AI现实主义者”：以务实态度探讨AGI和超智能可行性的领导者。他们的目标不是否定AI进步，而是激发更广泛的讨论，探究阻碍AI达到AGI和超智能的障碍，并直面这些挑战。
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评论 (9)
0/500
![AndrewRamirez]()
Les discussions sur l'AGI montent facilement en spéculation, mais c'est rafraîchissant de voir qu'on ancrit le débat dans le réel. Pas convaincu que les LLMs nous mèneront à une intelligence semblable à l'humain, perso. Peut-être qu'on surestime le côté 'général' de ces modèles ? 😅
![StevenGonzalez]()
기사 보니까 인공지능이 인간 수준의 지능에 도달할 수 있을지에 대한 토론이 뜨겁네요 🧐 하지만 솔직히 말해서, 우리는 아직도 기본적인 감정 인식도 제대로 못하는 AI를 보고 있는데 AGI는 너무 먼 이야기 아닌가요? ㅋㅋ
![RichardHarris]()
That dinner convo sounds intense! 😮 Asking if AI can hit human-level smarts is like tossing a grenade into a tech nerd party. I bet those CEOs were all over the place with their takes.
![FrankJackson]()
This article really got me thinking—AGI sounds like sci-fi, but are we actually close? I’m kinda skeptical it’ll match human smarts anytime soon. 😅 Still, cool to see CEOs so hyped!
![MarkRoberts]()
La discusión de los líderes de IA sobre el AGI fue muy iluminadora. Anclarse en la realidad fue refrescante. Algunos puntos fueron interesantes, aunque desearía más profundidad en ciertos aspectos. En general, fue una charla sólida con valiosas ideas.
![CharlesRoberts]()
A discussão sobre AGI pelos líderes de IA foi reveladora. Foi bom ver o assunto ancorado na realidade. Alguns pontos foram interessantes, mas gostaria de mais profundidade em certas áreas. No geral, foi uma palestra sólida com boas ideias.
在最近旧金山的一次商界领袖晚宴上，我抛出了一个问题，让全场瞬间安静：当今的人工智能（AI）能达到人类般的智能，甚至超越吗？这个话题引发的争论比你想象的要多。
2025年，科技公司首席执行官们对大型语言模型（LLMs）如ChatGPT和Gemini背后的技术充满乐观。他们相信这些模型可能很快达到人类水平甚至超人类智能。例如，Anthropic的Dario Amodei撰文称，到2026年，我们可能看到比诺贝尔奖得主更聪明的AI。OpenAI的Sam Altman也公开表示知道如何构建“超智能”AI，预测它将极大加速科学发现。
但并非所有人都认同这种乐观前景。一些AI领导者对LLMs达到通用人工智能（AGI）甚至超智能持怀疑态度，认为没有重大突破难以实现。这些怀疑者曾经沉默，如今开始发声。
AI社区的怀疑声音
以Hugging Face的联合创始人兼首席科学官Thomas Wolf为例。在最近一篇文章中，他称Amodei的部分愿景“最多只是美好愿望”。凭借在统计与量子物理学领域的博士学位，Wolf认为诺贝尔级突破来自提出新问题，而非仅回答已知问题——AI擅长后者，但在开创性想法上表现不佳。
“我很想看到这个‘爱因斯坦模型’出现，但我们需要深入探讨如何实现，”Wolf在接受TechCrunch采访时表示。他撰文是因为觉得AGI的炒作掩盖了对实现路径的严肃讨论。Wolf设想AI将改变世界，但未必能达到人类水平智能或超智能。
AI社区常因是否相信AGI而分裂，持怀疑态度者有时被贴上“反技术”或单纯悲观的标签。然而，Wolf自认为是“知情的乐观主义者”，推动AI进步同时保持现实态度。
AI争论中的其他声音
据报道，Google DeepMind的首席执行官Demis Hassabis告诉团队，AGI可能还需十年，指出AI仍有许多任务无法胜任。Meta的首席AI科学家Yann LeCun也对LLMs实现AGI表示怀疑，在Nvidia GTC上称其为“无稽之谈”，并主张开发新架构以支撑超智能。
前OpenAI首席研究员、现Lila Sciences高管的Kenneth Stanley致力于构建高级AI。他的初创公司最近融资2亿美元，专注于自动化科学创新。Stanley的工作深入研究AI生成原创创意想法的能力——即开放性领域。
“我有点希望自己写了[Wolf的]文章，因为它真反映了我的感受，”Stanley对TechCrunch说。他同意Wolf的观点，即知识渊博并不自动带来原创想法。
AI中创造力的角色
Stanley认为创造力对AGI至关重要，但承认这是一个难题。虽然像Amodei这样的乐观主义者将AI“推理”模型视为通向AGI的一步，Stanley却认为创造力需要不同类型的智能。“推理几乎与[创造力]对立，”他解释道。“推理模型专注于达成特定目标，这可能限制创造力所需的机会性思维。”
Stanley建议，要构建真正智能的AI，需算法化地复制人类对新想法的品味。虽然AI在数学和编程等答案明确的领域表现出色，但在没有“正确”答案的主观、创意任务上表现不佳。
“人们在科学中回避[主观性]——这个词几乎是有毒的，”Stanley指出。“但没有什么能阻止我们算法化地处理主观性。它只是数据流的一部分。”
他为开放性领域的日益关注感到鼓舞，Lila Sciences、Google DeepMind和AI初创公司Sakana的研究实验室都在攻关这一问题。Stanley看到更多人讨论AI的创造力，但认为还有很多工作要做。
AI的现实主义者
Wolf和LeCun可被视为“AI现实主义者”：以务实态度探讨AGI和超智能可行性的领导者。他们的目标不是否定AI进步，而是激发更广泛的讨论，探究阻碍AI达到AGI和超智能的障碍，并直面这些挑战。
OpenAI勾勒出以公共财富基金、机器人税和每周四天工作制为核心的人工智能经济蓝图
正当各国政府竭力应对超级智能机器带来的经济影响之际，OpenAI发布了一套政策建议，概述了在“智能时代”财富与工作将如何重塑。这些构想将传统左倾机制——例如公共财富基金和扩大的社会安全网——与根本上属于资本主义、由市场驱动的经济框架相结合。OpenAI的提案本质上是一份愿望清单，这份公开声明旨在帮助民选官员、投资者和公众理解这家市值8520亿美元的公司如何看待人工智能在重塑劳动力和经济过程中带来的
Databricks联合创始人获ACM奖后宣称通用人工智能即将到来
Databricks联合创始人兼首席技术官马泰·扎哈里亚（Matei Zaharia）差点就忽略了那封通知他荣获2026年ACM计算奖的邮件。“这确实是个惊喜，”他向TechCrunch透露道。2009年，扎哈里亚在加州大学伯克利分校攻读博士期间，在著名教授伊昂·斯托伊卡（Ion Stoica）的指导下开发的技术被整合到了Databricks中。扎哈里亚设计了一种方法，能显著加速处理那些缓慢且繁琐
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OpenAI首席执行官山姆·奥尔特曼宣布，人类已进入人工智能超级智能时代，且无法回头。"我们已越过不可逆转的临界点，上升阶段正式开启，"奥特曼表示，"人类正站在创造数字超级智能的边缘，而迄今为止，其发展态势竟比想象中更不令人感到陌生。"尽管缺乏明显迹象——街头尚未遍布机器人，疾病依然存在——但奥特曼所描述的深刻变革已悄然启动。在他这样的公司内部，正在研发能够超越人类通用智能的系统。"从重要意义上说
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기사 보니까 인공지능이 인간 수준의 지능에 도달할 수 있을지에 대한 토론이 뜨겁네요 🧐 하지만 솔직히 말해서, 우리는 아직도 기본적인 감정 인식도 제대로 못하는 AI를 보고 있는데 AGI는 너무 먼 이야기 아닌가요? ㅋㅋ
That dinner convo sounds intense! 😮 Asking if AI can hit human-level smarts is like tossing a grenade into a tech nerd party. I bet those CEOs were all over the place with their takes.
This article really got me thinking—AGI sounds like sci-fi, but are we actually close? I’m kinda skeptical it’ll match human smarts anytime soon. 😅 Still, cool to see CEOs so hyped!
La discusión de los líderes de IA sobre el AGI fue muy iluminadora. Anclarse en la realidad fue refrescante. Algunos puntos fueron interesantes, aunque desearía más profundidad en ciertos aspectos. En general, fue una charla sólida con valiosas ideas.
A discussão sobre AGI pelos líderes de IA foi reveladora. Foi bom ver o assunto ancorado na realidade. Alguns pontos foram interessantes, mas gostaria de mais profundidade em certas áreas. No geral, foi uma palestra sólida com boas ideias.
